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Keypup Engineering Analytics

Keypup Engineering Analytics

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keypup.ioデータ・分析118 週間前に更新
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Keypup Engineering Analytics について

Keypup Engineering Analytics は、Keypup を使うチーム向けの MCP サーバーです。自然言語で開発の進捗、品質、作業負荷を調べられ、読み取り専用ツールでエンジニアリングデータのクエリを作成・実行できます。

主な機能

  1. 01会社とデータセットの確認
  2. 02データセットの項目と演算子の参照
  3. 03自然言語からのクエリ生成
  4. 04フィルターや並べ替え付き集計レポート
  5. 05所属会社に限定した読み取り専用アクセス

活用シーン

  1. 01プルリクエストの処理量を時系列で追跡
  2. 02課題の完了数とバグの推移を比較
  3. 03コードレビューの所要時間を確認
  4. 04チームの作業負荷やレビュー活動を分析

MCP 対応

MCP 対応 AI クライアントに、Keypup の会社、データセット、数式、レポートの読み取り専用ツールを提供します。Streamable HTTP に対応し、OAuth 2.1 または API トークンで認証できます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://hq.keypup.io/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://hq.keypup.io/mcp認証が必要

ツール

詳細

Keypup MCP サーバー

VS Code にインストール Cursor にインストール Kiro に追加

Keypup のエンジニアリングデータについて、平易な言葉で質問し、デリバリー、品質、チームの作業負荷を追跡できます。

Keypup MCP サーバーのデモ

Keypup MCP(Model Context Protocol)サーバーを使うと、Keypup のエンジニアリング分析を、Claude、Cursor、Kiro、ChatGPT Desktop、Gemini CLI、VS Code など、あらゆる MCP 互換の AI アシスタントに直接接続できます。

接続すると、エンジニアリング活動について平易な言葉で質問でき、AI がレポート用クエリを組み立てて実行します。クエリ言語を学んだり、コードを書いたりする必要はありません。

アプリケーションコードを書く開発者向けに設計された GraphQL API とは異なり、MCP サーバーは、AI がユーザーに代わって会話形式で操作するように設計されています。

ベータ版:Keypup MCP サーバーは現在ベータ版です。この期間中、公開される機能は継続的に拡張されます。フィードバックや活用例は、アプリ内チャットからお寄せください。

できること

サーバーは、AI が Keypup のデータを探索・検索するための、目的を絞った読み取り専用のツールを公開します。

  • 会社を確認する — 所属する会社(チーム)を一覧表示します。
  • データセットを探索する — 利用可能なデータセットと、それぞれが公開するフィールドを確認します。
  • 数式演算子を確認する — 指標、ディメンション、フィルターの作成に使える関数や演算子を一覧表示します。
  • レポート用クエリを実行する — 指標、ディメンション(グループ化)、フィルター、並べ替え、ページネーションを指定して、任意のデータセットに対する集計クエリを実行します。
  • 自然言語からクエリを生成する — 平易な言葉によるリクエストを、すぐに実行できる構造化クエリに変換し、AI が実行できるようにします。

AI はこれらのツールを自動的に連携させます。一般的な流れは次のとおりです。

  1. 所属する会社を一覧表示する
  2. 該当するデータセットを選ぶ
  3. 必要なフィールドを調べる
  4. クエリを作成する
  5. 実行する
  6. 結果を要約する

質問するだけで使えます。

ツール

ツール説明
list_companies認証済みユーザーが所属する会社(チーム)を一覧表示します。各会社の id、name、created_at、updated_at を返します。id はほとんどの他のツールで必要です。
list_datasetsクエリに使用できるデータセット(ファクト)を一覧表示します。それぞれの id、label、description が含まれます。
list_dataset_fields会社の指定されたデータセットで使用できるフィールドを一覧表示します。source(NATIVE/CUSTOM)とフィールド ID に対する正規表現 pattern によるフィルタリング、およびページネーションに対応しています。
list_formula_operatorsカスタム数式で使用できる演算子と関数を一覧表示します。scope(DIMENSION/METRIC)と正規表現 pattern によるフィルタリング、およびページネーションに対応しています。演算子ごとの詳細なドキュメントを表示するには、verbose: true を設定します。
query_datasetデータセットに対して集計レポートを実行します。メトリクス、ディメンション、フィルターはテキストベースの数式で指定し、並べ替え、limit、offset も指定できます。
generate_dataset_query自然言語の prompt を query_dataset と互換性のある構造化クエリに変換します。
データセット

レポートエンジンは、以下のデータセット(ファクト)を対象に動作します。

  • ISSUES_PULL_REQUESTS — イシューとプルリクエスト。
  • ACTIVITY_EVENTS — イシュー/PR の遷移(ステータス変更、担当者の割り当て、作業の記録、オープン/クローズ/再オープン)。
  • COMMENTS — イシュー、PR、レビューへのコメント。
  • COMMITS — プルリクエストに関連付けられたコミット。
  • REVIEWS — プルリクエストのレビュー。

質問の例

デリバリーとスループット

  • 「過去 6 か月間、毎月いくつのプルリクエストをマージしましたか?」
  • 「今四半期の週ごとのイシュークローズ率はどのくらいですか?」
  • 「先月、作成者ごとに何件のコミットがありましたか?」

サイクルタイムとパフォーマンス

  • 「過去 12 週間の PR 作成からマージまでの平均時間はどのくらいですか?」
  • 「過去 3 か月間のレビュー所要時間の推移を表示してください。」
  • 「サイクルタイムが最も遅いリポジトリはどれですか?」

品質とプロセス

  • 「今四半期、週ごとに報告されたバグとクローズされたバグはそれぞれ何件ですか?」
  • 「少なくとも 1 件のイシューを解決するプルリクエストの割合はどのくらいですか?」
  • 「レビューなしでマージされた PR は何件ですか?」

作業負荷とコラボレーション

  • 「今月、最も活発なレビュアーは誰ですか?」
  • 「現在、チーム内で作業はどのように分担されていますか?」
  • 「プルリクエストが受け取るコメントの平均数はいくつですか?」

自由形式の探索

  • 「過去 1 か月間のエンジニアリング活動を要約してください。」
  • 「オープンとクローズ済みのイシューの推移を比較してください。」
  • 「イシューで最もよく使われているラベルは何ですか?」

「リポジトリごとに内訳を表示してください」「バックエンドチームに絞ってください」などと指示して、段階的に絞り込むことができます。

セットアップ

エンドポイント
https://hq.keypup.io/mcp

サーバーはストリーミング可能な HTTP トランスポートを使用し、2 種類の認証方法に対応しています。

  1. OAuth 2.1(推奨) — クライアントが動的に登録され、ブラウザーを通じてアクセスを許可します。コピーや保存が必要なトークンはありません。
  2. API トークン — Authorization ヘッダーで渡す Keypup API トークンです。クライアントが OAuth の動的クライアント登録に対応していない場合に使用します。
オプション 1 — OAuth(推奨)

クライアントが動的クライアント登録を伴う OAuth 2.1(Client ID Metadata Document 経由など)に対応している場合は、認証情報を指定せずにエンドポイントを設定してください。

{
  "mcpServers": {
    "keypup": {
      "type": "http",
      "url": "https://hq.keypup.io/mcp"
    }
  }
}

初回接続時、クライアントはブラウザーウィンドウを開き、Keypup へのサインインとアクセスの許可を求めます。トークンの生成、コピー、ローテーションは不要です。これは、このリポジトリの .mcp.json に含まれている設定です。

クライアントで認証プロンプトが開かない場合(または登録に失敗する場合)は、動的クライアント登録にまだ対応していない可能性があります。その場合は、代わりに以下の API トークン方式を使用してください。

オプション 2 — API トークン

OAuth の動的クライアント登録に対応していないクライアントでは、エンドポイントを指定する keypup サーバーエントリを追加し、Authorization ヘッダーに API トークンを設定してください。

{
  "mcpServers": {
    "keypup": {
      "url": "https://hq.keypup.io/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer my_keypup_api_token"
      }
    }
  }
}

注意事項:

  • my_keypup_api_token を生成したトークンに置き換えてください(下記参照)。Bearer の接頭辞はそのままにしてください。
  • サーバー名(keypup)は任意です。好きな名前を付けてください。

保存後、クライアントで MCP サーバーを再起動するか、再接続してください。Keypup のツールがクライアントのツール一覧に表示され、質問を始められます。

API トークンの生成

**オプション 2(API トークン)**の場合のみ必要です。OAuth で認証する場合は、このセクションをスキップしてください。

MCP サーバーは、GraphQL API で使用するものと同じ API トークンで認証します。

  1. Settings → Account に移動し、API Token タブを開きます。
  2. Create token をクリックします。
  3. 説明的な名前(例:「MCP - Claude Desktop」)と有効期限を設定します。有効期限の設定を強くおすすめします。
  4. トークンのスコープを選択します。MCP サーバーに推奨される最小限のスコープは次のとおりです。
    • Reports read(viz:reports:read)— データセット/フィールドの確認とレポートクエリの実行に必要です。
    • Companies read(hq:companies:read)— 所属する企業の一覧表示と、クエリで使用する企業 ID の解決に必要です。
  5. Create をクリックします。トークンは一度しか表示されず、1 分間のみコピーできます。すぐにコピーして、MCP クライアントの設定に貼り付けてください。

最小権限の原則に従い、必要なスコープのみを付与してください。上記の 2 つのスコープがあれば、MCP サーバーのすべての分析機能を利用できます。

このトークンで許可されるデータアクセスの範囲は、Keypup のユーザーインターフェースですでに許可されている範囲と同じです。クエリは、所属している企業に自動的に限定されます。

セキュリティ

  • Keypup の MCP ツールはすべて読み取り専用で、データを変更することはありません。
  • クエリは、所属している企業に自動的に限定されます(データの分離)。
  • API トークンはパスワードと同様に扱ってください。トークンを持つ人は誰でも、付与されたスコープの範囲内で Keypup のデータをクエリできます。
  • 有効期限付きの短期間有効なトークンを優先し、定期的にローテーションしてください。
  • トークンを共有ファイルやバージョン管理対象のファイルに保存しないでください。MCP クライアントのローカル設定にのみ保存してください。

リソース

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。